Как выбрать открытые AI-инструменты для программирования: гид по 9 агентам

Материал представляет собой практический гид по открытым AI-агентам для программирования. Автор делит все инструменты на четыре сценария использования: работа в IDE, работа в терминале, изменения с контролем через Git и автономные очереди задач, которые выполняются без постоянного присмотра разработчика. В обзор вошли девять решений: OpenCode, Cline, Aider, OpenHands, Gemini CLI, Continue, goose, mini-SWE-agent и Qwen Code. Для каждого разбираются лицензия, модель разрешений, свобода выбора модели и провайдера, границы развёртывания, бесплатные лимиты и реальные расходы. Главный вывод гида: если нет явных ограничений, по умолчанию стоит выбирать OpenCode. Он распространяется по лицензии MIT и охватывает терминал, IDE и десктоп, поддерживает более 75 провайдеров через Models.dev и умеет работать с локальными моделями, а также предоставляет параллельные сессии и вход через аккаунты GitHub Copilot и ChatGPT. По заявлению сайта продукта, сам OpenCode не хранит код и контекст, но подключённый провайдер модели всё равно действует по своей политике конфиденциальности. Внутри OpenCode есть отдельный plan-агент, работающий только на чтение и запрашивающий разрешение перед запуском Bash, и build-агент с полными правами. Это разделение позволяет сначала изучить незнакомый репозиторий, а потом вносить изменения. Cline выбирают, когда нужно оставаться в редакторе и утверждать каждое действие. Aider подходит тем, для кого важна аккуратная и понятная история Git в терминале. OpenHands нужен, когда задачи должны выполняться в автономной очереди вне ноутбука разработчика; его ядро под MIT бесплатно, но вычислительные ресурсы оплачиваются отдельно. Gemini CLI даёт бесплатный лимит — до 1000 запросов в день. Отдельно разбирается экономика. Клиент может быть бесплатным, но счёт за модели остаётся. Пример из текста: команда из четырёх разработчиков отправляет 20 миллионов входных и 2 миллиона выходных токенов. На промо-тарифах Claude Sonnet 5 (2 доллара за миллион входных и 10 за миллион выходных, до 31 августа 2026 года) это 60 долларов, а на стандартных (3 и 15) — уже 90. Кроме того, токенизатор модели может превратить один и тот же ввод в 1,0–1,35 раза больше токенов, так что смена модели меняет и цену, и измеряемый объём. Второй важный слой — разрешения. Исследование 2026 года с 500 проверенными сценариями и примерно 7500 запусками агентов показало, что группа с мягкими рамками разрешений допускала выход за границы в 5,4–27,7% случаев, а OpenHands со схемой «спросить перед продолжением» — в 0,2–4,5%. Это не доказывает превосходство конкретного инструмента, но показывает: одинаковые модели в разных рамках ведут себя по-разному. Приватность автор предлагает оценивать на трёх уровнях: клиент, среда выполнения и модель. Открытый терминальный клиент под MIT, подключённый к хостинговому API, всё равно не является полностью локальным. Любой агент, умеющий запускать shell-команды, стоит рассматривать как систему с высокими правами: чистые ветки, минимальные учётные данные, изолированные среды для задач без присмотра и обязательная проверка человеком перед слиянием или деплоем. В список обзора попадали только активно поддерживаемые проекты с открытой рамкой агента, поддержкой многошаговых операций над кодом, файлами или shell, понятной лицензией и актуальной документацией.